論文の概要: ESI: Epistemic Uncertainty Quantification via Semantic-preserving Intervention for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13103v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 02:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.478834
• Title: ESI: Epistemic Uncertainty Quantification via Semantic-preserving Intervention for Large Language Models
• Title（参考訳）: ESI:大規模言語モデルに対する意味保存的介入によるてんかん不確かさの定量化
• Authors: Mingda Li, Xinyu Li, Weinan Zhang, Longxuan Ma,
• Abstract要約: 不確実性定量化(UQ)はモデルの信頼性を向上させるための有望なアプローチであるが、Large Language Models(LLM)の不確実性は自明ではない。 本稿では,意味保存介入前後のモデル出力の変動を計測する新しいグレイボックス不確実性定量化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.44710972442814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Uncertainty Quantification (UQ) is a promising approach to improve model reliability, yet quantifying the uncertainty of Large Language Models (LLMs) is non-trivial. In this work, we establish a connection between the uncertainty of LLMs and their invariance under semantic-preserving intervention from a causal perspective. Building on this foundation, we propose a novel grey-box uncertainty quantification method that measures the variation in model outputs before and after the semantic-preserving intervention. Through theoretical justification, we show that our method provides an effective estimate of epistemic uncertainty. Our extensive experiments, conducted across various LLMs and a variety of question-answering (QA) datasets, demonstrate that our method excels not only in terms of effectiveness but also in computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化(UQ)はモデルの信頼性を向上させるための有望なアプローチであるが、大規模言語モデル(LLM)の不確実性は非自明である。 本研究では,LLMの不確実性と意味保存的介入による不均一性との関係を因果的観点から確立する。 本研究の基盤として,意味保存介入前後のモデル出力の変動を測定するグレイボックス不確実性定量化手法を提案する。 理論的正当性を通じて,本手法がてんかん不確実性の効果的な推定方法であることを示す。 様々なLLMおよび様々なQAデータセットを用いて実施した広範囲な実験により,本手法が有効性だけでなく,計算効率にも優れていることが実証された。

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